Can the capability of Large Language Models be described by human ability? A Meta Study

📄 arXiv: 2504.12332v1 📥 PDF

作者: Mingrui Zan, Yunquan Zhang, Boyang Zhang, Fangming Liu, Daning Cheng

分类: cs.CL, cs.CY

发布日期: 2025-04-13

💡 一句话要点

通过对比LLM与人类能力，探究LLM能力是否能用人类能力指标描述

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 能力评估 人类能力 聚类分析 相关性分析

📋 核心要点

  1. 现有研究缺乏对LLM能力与人类能力之间关系的系统性分析，难以理解LLM的真正能力边界。
  2. 该研究通过收集大量LLM在多个基准测试上的数据，并将其与人类能力进行对比，从而分析LLM的能力。
  3. 实验结果表明，小参数LLM的部分能力可用人类能力指标描述，且LLM能力与模型参数规模显著相关。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的用户通常将这些模型视为具有类人能力的智能实体。然而，LLM的能力在多大程度上真正接近人类能力仍然是一个有争议的话题。为了描述LLM的能力与人类能力的关系，本文收集了超过80个模型在37个评估基准上的性能数据。这些评估基准被分为6个主要能力和11个子能力（基于人类能力）。然后，我们将性能排名聚类成几个类别，并将这些聚类结果与基于人类能力方面的分类进行比较。我们的研究结果得出以下结论：1. 我们已经证实，参数小于100亿的LLM的某些能力确实可以用人类能力指标来描述；2. 在人类中被认为是相互关联的某些能力，在LLM中几乎不相关；3. LLM所拥有的能力随模型的参数规模而显著变化。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法缺乏对LLM能力与人类认知能力之间对应关系的深入研究。虽然LLM在许多任务上表现出色，但它们的能力是否以及如何与人类的认知能力相匹配仍然不清楚。现有研究通常关注于特定任务或模型，缺乏对LLM能力谱系的整体理解，以及与人类能力进行系统性对比的框架。这使得我们难以理解LLM的真正能力边界，以及如何更好地利用和发展LLM。

核心思路：该论文的核心思路是通过大规模的实验数据收集和分析，将LLM在不同任务上的表现与人类的能力指标进行对比。通过聚类分析和相关性分析，揭示LLM能力之间的关系，以及它们与人类能力的相似性和差异性。这种方法旨在建立一个LLM能力谱系，并提供一个评估和理解LLM能力的框架。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 数据收集：收集超过80个LLM在37个评估基准上的性能数据。这些基准被分为6个主要能力和11个子能力（基于人类能力）。2) 聚类分析：将LLM的性能排名聚类成几个类别。3) 对比分析：将这些聚类结果与基于人类能力方面的分类进行比较。4) 相关性分析：分析LLM各项能力之间的相关性，以及它们与模型参数规模的关系。

关键创新：该研究的关键创新在于：1) 系统性地将LLM的能力与人类能力进行对比，提供了一个评估和理解LLM能力的框架。2) 通过大规模的实验数据分析，揭示了LLM能力之间的关系，以及它们与模型参数规模的依赖性。3) 证实了小参数LLM的部分能力可用人类能力指标描述，并发现LLM中不同能力之间的相关性与人类不同。

关键设计：该研究的关键设计包括：1) 评估基准的选择：选择了37个评估基准，涵盖了6个主要能力和11个子能力，以全面评估LLM的能力。2) 聚类算法的选择：使用了合适的聚类算法，将LLM的性能排名聚类成几个类别。3) 相关性分析方法：使用了合适的相关性分析方法，分析LLM各项能力之间的相关性，以及它们与模型参数规模的关系。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

研究表明，参数小于100亿的LLM的某些能力可以用人类能力指标来描述。同时发现，在人类中被认为是相互关联的某些能力，在LLM中几乎不相关。此外，LLM所拥有的能力随模型的参数规模而显著变化，表明模型规模是影响LLM能力的关键因素。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于LLM的能力评估、模型选择和能力增强。通过了解LLM的能力谱系，开发者可以更好地选择合适的模型来解决特定问题，并针对性地增强LLM的特定能力。此外，该研究还可以帮助我们更好地理解LLM的局限性，并指导未来的LLM研究方向。

📄 摘要（原文）

Users of Large Language Models (LLMs) often perceive these models as intelligent entities with human-like capabilities. However, the extent to which LLMs' capabilities truly approximate human abilities remains a topic of debate. In this paper, to characterize the capabilities of LLMs in relation to human capabilities, we collected performance data from over 80 models across 37 evaluation benchmarks. The evaluation benchmarks are categorized into 6 primary abilities and 11 sub-abilities in human aspect. Then, we then clustered the performance rankings into several categories and compared these clustering results with classifications based on human ability aspects. Our findings lead to the following conclusions: 1. We have confirmed that certain capabilities of LLMs with fewer than 10 billion parameters can indeed be described using human ability metrics; 2. While some abilities are considered interrelated in humans, they appear nearly uncorrelated in LLMs; 3. The capabilities possessed by LLMs vary significantly with the parameter scale of the model.